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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利基于机器学习的颗粒光散射信号分类识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114781452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210437188.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于机器学习的颗粒光散射信号分类识别方法是由赵恒;刘自轩;李坤;李佳琦;王若飞设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的颗粒光散射信号分类识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的颗粒光散射信号分类识别方法，具体为：采集水滴、煤粉、聚苯乙烯颗粒的光散射信号并进行降噪预处理，提取22种特征指标，计算特征指标的权重占比，选取4个权重占比最高的指标作为最优特征向量，将最优特征变量进行排列组合，构成样本特征集，标签集是由水滴、煤粉、聚苯乙烯三种颗粒物的编号构成，将标签集分别对应样本特征集，构成神经网络数据集，并划分为训练集和测试集，分别输入至GRNN和PNN神经网络中进行训练和测试，实现对水滴、煤粉、聚苯乙烯三种颗粒的光散射信号的分类识别。该方法适用于大气颗粒属性的准确检测，确定排放源的种类和贡献，是追本溯源的重要决策依据。

本发明授权基于机器学习的颗粒光散射信号分类识别方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的颗粒光散射信号分类识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、选取水滴、煤粉、聚苯乙烯颗粒三种不同折射率的颗粒物进行实验，利用数据采集卡通过光电探测器完成对每种颗粒光散射信号采集；步骤2、利用EMD-ICA算法对步骤1中采集到的颗粒光散射信号进行降噪预处理；具体为：步骤2.1、对采集的含噪颗粒光散射信号进行EMD经验模态分解，得到颗粒光散射信号本征模态函数IMFs分量imf1,imf2,imf3,…,imfn以及残余分量rn；步骤2.2、计算求得若干IMFs分量的相关系数和方差贡献率，利用模态相关分选准则判断信号主导分量与噪声主导分量的分界点，将划分出的噪声主导分量通过线性叠加构造虚拟噪声通道；步骤2.3、将虚拟噪声通道和含噪的颗粒光散射信号混合，利用ICA算法实现颗粒光散射信号与噪声的分离，完成颗粒光散射信号的降噪预处理；步骤3、对预处理过的颗粒光散射信号提取22种特征指标；步骤4、利用ReliefF算法分别计算步骤3中提取的22种特征指标的权重占比，选取4个权重占比最高的指标作为最优特征向量；步骤5、将4个最优特征变量按照编号进行排列组合，构成10个样本特征集，标签集是由水滴、煤粉、聚苯乙烯三种不同属性颗粒物的编号构成，将标签集分别对应10个样本特征集，构成10个神经网络数据集；步骤6、将步骤5得到的10个神经网络数据集划分为训练集和测试集，分别输入至GRNN和PNN神经网络中进行训练和测试，实现对水滴、煤粉、聚苯乙烯三种不同属性颗粒的颗粒光散射信号的分类识别。

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